package com.at.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 *
 * @author cdhuangchao3
 * @date 2023/3/19 9:52 PM
 */
object Spark17_RDD_aggregateByKey1 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 环境准备
    val sparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local[*]")
      .setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 分区内
    // 分区间
    // reduceByKey 分区内、分区间 计算规则是相同的
    // TODO 算子 - key - value类型
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(
      ("a",1), ("a", 2), ("b", 3),
      ("b",4), ("b", 5), ("a", 6)
    ), 2)

    // aggregateByKey 存在函数的颗粒化，有2个参数列表
    // 第一个参数列表 需要传1个参数
    //              param1 初始值
    // 第二个参数列表 传2个参数
    //              param1 分区内计算规则
    //              param2 分区间计算规则
    rdd1.aggregateByKey(5)(
      (x,y) => math.max(x, y),
      (x, y) => x+y
    ).collect().foreach(println)
    rdd1.aggregateByKey(0)(
      (x,y) => x+y,
      (x, y) => x+y
    ).collect().foreach(println)
    rdd1.aggregateByKey(0)(
      _+_,
      _+_
    ).collect().foreach(println)
  }

}
